El sector inmobiliario, según informes del banco HSBC y el Foro Europeo del mercado inmobiliario, representa una parte significativa de la riqueza mundial. Con la cuarta revolución industrial y el avance de tecnologías como PropTech (prop (propiedad) y tech (tecnología)), se prevé una transformación radical en este sector, donde la fusión de comunicaciones y tecnología borra las fronteras entre lo físico y lo digital (González Fernández 2019). Tecnologías como inteligencia artificial y Big Data están siendo aplicadas con éxito en operaciones financieras complejas y segmentación de derechos inmobiliarios. En Colombia, la entrada de startups y tecnologías como Marketplaces, Big Data y crowdfunding están revolucionando el panorama de los negocios inmobiliarios, abriendo nuevas oportunidades y valor al mercado (González Fernández 2019).
Los análisis de ofertas del mercado inmobiliario son relevantes para comprender las dinámicas de precios de terrenos y construcciones, así como para obtener una valoración integral de los inmuebles con mayor precisión (Cali and Martı́nez-Toro, n.d.). Además, sirve como respuesta aproximada a solicitudes de revisión del valor predial, minimizando riesgos de liquidación inadecuada.
Este informe tiene como objetivo el análisis del mercado inmobiliario en el área urbana de la ciudad de Cali.
Presentar un análisis de precios en las diferentes zonas de Cali.
Presentar un análisis dde lso tipos de viviendas más ofertadas en la ciudad de Cali.
Presentar un análisis de las características más relevantes de la oferta de vivienda en Cali.
El área de estudio se enfocó en la zonal urbana del municipio de Santiago de Cali, Valle del Cauca, Colombia. (Figura @ref(fig:mapa)).
Figura 1. Mapa de la ciudad de Santiago de Cali.
La capa geográfica de barrios y comunas fue descargada de la Infraestructura de Datos Espaciales de Cali.
Las fuentes de datos para este análisis provienen del paquete “paqueteMETODOS” del repositorio de Github https://github.com/dgonxalex80/paqueteMODELOS.
Este conjunto de datos comprende 13 atributos y 8330 entradas, que caracterizan los precios, los tipos de vivienda, el número de habitaciones, el estrato, el número de parqueaderos, el número de baños y el área construida de lo disponible en el mercado inmobiliario de la ciudad de Cali.
Tabla 1 . Conjunto de datos utilizado en este trabajo.
Todos los análisis y limpieza de datos se realizaron con el lenguaje de programación R (R Core Team 2018). Para la limpieza y organización de datos se utilizó el paquete “dplyr” (Wickham et al. 2023).
La distribución de los precios de la vivienda presenta un sesgo hacia valores muy altos (Figura @ref(fig:figura2))
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Mapa de distribución de precios. Las coordenadas están mal asignadas.